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目前,基于暗通道先验原理的图像去雾能够取得较好效果,但仍存在图像景物交界处产生光晕、天空及白色物体区域去雾后色彩失真等问题。鉴于此,提出改进的基于暗通道先验去雾算法：首先,对暗通道图进行非重叠式滤波,消除最小值滤波导致图像交界边缘产生的光晕;然后,对输入雾霾图像进行直方图分析,能够自适应获得分割天空区域的亮度阈值;再对透射率图天空区域进行像素变换,去雾后可消除颜色失真;最后,采用非线性亮度提高的方法提升去雾图像的视觉效果。结果表明,改进算法去雾后的图像真实、天空自然。 相似文献
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针对雾霾天气下有雾图像能见度水平低、在低光照条件下无法有效获得图像细节信息等问题,提出一种基于暗通道先验的Retinex去雾算法。首先采用改进的暗通道先验算法对有雾图像进行初步处理,得到初步复原图像;其次,在得到的去雾图像上进行Retinex图像增强,利用引导滤波对照度分量进行平滑处理,求出反射分量;之后利用S型曲线对反射分量进行增强,以增强图像细节信息,并采用全局自适应与改进的Gamma函数对对比度及亮度进行拉伸调整;最后,运用颜色恢复函数还原色彩。实验结果表明,该算法在平均亮度和对比度方面都得到一定程度的提高,分别至少提高了1.79%和1.07%,平均梯度和信息熵分别至少提高了4.80%和4.79%。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(12):108-112
为了客观地评价图像去雾算法,基于虚拟现实技术构建图像训练库,验证了去雾图像的客观评价体系。基于大气散射物理模型提出一种改进的去雾算法,重新定义了雾霾图像的暗区域和天空区域的透射率;为避免传统去雾算法对图像天空亮度的误估计,基于图分割得到的候选天空区域重新定义大气光值。基于客观评价体系,对去雾图像进行主观与客观评价;通过算法得到的去雾图像细节保持度高,颜色饱和度适宜,与原清晰图像接近,获得了最好的结果。采用SOFM神经网络识别去雾图像,获得98%以上的识别率,为构建去雾图像的质量评价体系奠定了基础。 相似文献
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雾霾天气条件下图像采集因降质严重,导致后期图像处理复杂性提高。为此,提出一种采用暗原色先验理论与WLS滤波相结合去雾的改进算法。采用WLS滤波代替传统的软抠图法以修复大气透射率,针对去雾后图像较实际暗沉的问题,提出一种新的自适应图像增强方法,通过对去雾后的图像自适应非线性叠加,实现了图像增强的效果。实验结果表明,相比于其它传统算法,该算法能够在保持图像边缘细节的同时,提高图像的色彩质量,有效消除白色晕块,且计算复杂度低,图像还原逼真。 相似文献
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针对天空区域不满足暗通道先验理论从而导致求解的透射率不够准确、去雾后颜色失真的问题,提出一种基于天空区域改进的暗通道先验算法。首先利用像素的分布规律排除白色物体的干扰,解出准确的大气光,再利用暗通道先验理论估计出图像的透射率,然后利用图像的原始信息对透射率进行修正、优化,得到较为准确的透射率图,最后求解得到清晰图像。通过样本实验,说明该算法在细节强度、图像平均梯度和峰值信噪比方面有较好的效果,能作为图像去雾的一种有效辅助手段。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2017,(8):49-56
利用光的偏振特性去除雾天图像雾霾是图像复原的一种重要方法 .本文在传统偏振图像复原原理的基础上,提出一种基于暗原色原理改进的偏振图像复原方法 .该方法根据雾天图像直方图呈近似正态分布,采用相应算法分离图像天空区域,估算大气光数值;通过改进的偏振图像暗原色先验方法,估算并优化透射率,并使用直方图均衡化方法调整算法参数,获取最优偏振图像透射率,最终根据去雾方程获取偏振图像复原结果 .实验测试结果及主客观评价表明,本文方法能够有效复原雾天图像信息,去雾效果较好. 相似文献
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受雾气环境影响,图像往往出现退化现象。在基于暗原色先验原理的去雾算法中,大气光值的估计对去雾效果有着直接影响。首先判断图像中是否包含天空区域,对含有天空的图像以像素点位置信息与其对应的亮度分量作为估计条件,求取大气光值。实验结果表明,该方法针对不同场景进行去雾时,有较强的鲁棒性,能够获取更加准确的大气光值,从而有利于增强复原图像整体视觉效果。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(12)
基于图像拍摄成像过程中雾霾天气及相机抖动,提出了一种从单幅图像中移除未知相机抖动的算法,利用图像的形状特征、颜色特征、纹理特征及Hough变换,可以有效地识别交通信号灯、障碍物及道路。利用先近后远,先简单后复杂的原则,设计了一种基于图像去雾和图像检测的交通信息提取算法。算法首先进行图像预处理,然后对图像进行边缘检测,获得每个物体的多边形轮廓;然后根据物体特征分别利用不同算法对物体进行分类。实验结果表明,算法可以有效地对实时环境中包括道路、车、行人、盲道、斑马线、交通灯类型等物体识别,图像检测算法可以满足导盲的要求。 相似文献
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针对单一光流方法不能实现摄像机运动时红外小目标实时检测的问题,提出一种基于光流估计的摄像机运动下的小目标检测方法.该方法从动态背景静态化的角度出发,计算所提取角点处的Lucas-Kanade光流,在此基础上获取动态背景的运动补偿,进而得到当前的静态背景.利用目标与背景的运动差异性,计算相对于静态背景的Horn-Schunck光流,所计算的光流值则给出最终的检测结果.实验结果表明,该方法对摄像机运动下的地空背景红外小目标序列图像有良好的检测效果. 相似文献
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由于太阳耀斑图像中地球云雾对斑迹有所干扰,故需要对太阳耀斑图像进行去云处理。针对多尺度Retinex理论与暗通道优先算法两种去云方法进行比较研究,详细介绍了两种方法的数学模型与具体算法,分别运用两种方法对太阳耀斑图像进行去云处理,并进行MATLAB仿真,根据仿真结果对两者去云效果进行评估与对比。通过图像与客观误差参数比较两种去云方法,发现暗通道优先算法在影像平均灰度、细节信息显示、图片信息量与相对清晰程度等方面均优于多尺度Retinex去云方法,其中图片清晰度提升了约16%,标准差与信息量均提升了约8%,平均灰度降低了约27%。 相似文献
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针对雾气分布不均匀的交通监控图像去雾,提出了一种基于近似点扩展函数估计-APEX的去雾算法。算法采用APEX的基本原理,利用暗原色先验求出的有雾图像透射图对APEX参数进行估计,且估计值按整幅图像的雾气浓度分布自适应调整,再计算出点扩展函数并逆运算得出复原的清晰图像。实验结果证明,该算法实时性高且去雾效果好,特别是对雾气分布不均匀的交通图像也有去雾效果,能满足智能交通监控系统的需求。 相似文献
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吕霁 《安阳师范学院学报》2023,(2):32-35
遥感图像受到光照、拍摄角度、大雾等影响使得目标检测精度低,为提高遥感图像目标检测质量,通过计算遥感图像背景复杂度,进行目标区域的预提取,实施目标检测,提出基于LS-SVM算法的遥感图像目标检测模型。将提出的方法应用于舰船遥感图像和航空遥感图像的目标检测中,并和联合显著性特征和角度信息方法、改进SSD算法进行对比。结果表明该方法能够更好地对比较暗、尺寸比较小的目标进行检测,具有一定的应用价值。 相似文献
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雾天环境一般会导致相机拍摄的图像对比度下降、色彩失真。传统暗通道先验去雾算法虽然可以估算雾天透射率并获得较好的去雾效果,但仍然存在算法复杂度高、容易出现块效应,以及明亮区域色彩偏离问题。针对上述问题提出一种改进的去雾算法,该算法通过引入容差机制校正明亮区域的透射率,然后利用引导滤波进一步细化透射率。实验结果表明,使用改进后的算法可有效改善色彩偏离问题,提高运算速度。 相似文献
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基于分层光流场的运动车辆检测与跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对LK(Lucas Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,采用一种图像分层光流的跟踪方法,能获得针对目标的大尺度运动的较好预测结果.为了减少计算量,提出一种基于特征角点的光流跟踪技术,首先提取运动车辆的特征角点,计算其光流场,对角点实施跟踪极大地减少了光流计算量,可以满足目标检测实时性的要求.实验表明,当运动车辆转弯和移动时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征焦点,实现了复杂交通场景下对运动车辆的实时稳定跟踪. 相似文献
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雾、霾天气下,成像传感器采集到的图像质量严重下降,大量图像去雾算法应运而生,但是其处理速度慢、细节模糊、色彩失真、特别是在实时视频中的应用受限。为此,在实时视频去雾技术大气透射模型的基础上融合图像增强与图像复原技术的优势,采用两级下采样技术,提出一种改进的实时视频去雾算法。实验结果表明,改进的实时视频去雾算法有效增强了图像的清晰度,提高了处理速度。 相似文献